Puntos clave: La orquestación de DataOps automatiza los flujos de trabajo, mejorando la entrega de datos y la toma de decisiones. Control-M simplifica la orquestación en entornos de nube híbrida, abordando la complejidad de la integración.
- Control-M simplifica la automatización de canalización de datos a través de varios elementos.
- Una orquestación eficaz necesita conectores integrados y capacidades de autorreparación.
Control-M puede simplificar DataOps porque funciona y automatiza todos los elementos de la cadena de datos, una capacidad que lo convierte en una plataforma fundamental de orquestación de flujos de trabajo empresariales para entornos híbridos y multi-nube.
La orquestación DataOps es la coordinación automatizada de flujos de trabajo de datos entre fuentes, sistemas y destinos para eliminar retrasos y entregar datos fiables a gran escala. Sin orquestación, las iniciativas DataOps se estancan ante la complejidad de integración, dejando a las organizaciones trabajando con información incompleta. Automatizar la orquestación reduce esa complejidad, acelera la toma de decisiones y convierte DataOps de una aspiración de proceso a una realidad operativa.
¿Por qué las iniciativas DataOps tienen dificultades sin orquestación?
DataOps está pensado para facilitar el camino hacia convertirse en una empresa basada en datos, pero persisten obstáculos importantes. Según un IDC InfoBrief patrocinado por BMC, los profesionales de DataOps informaron que, de media, solo el 58 por ciento de los datos necesarios para apoyar la analítica y la toma de decisiones están disponibles. ¿Cuánto mejor sería la toma de decisiones —y cuánto valor empresarial se crearía— si el otro 42 por ciento pudiera considerarse como se pretende?
¿Por qué las organizaciones no pueden Obtén los datos que ya tienen donde los necesitan, cuando los necesitan? En la mayoría de los casos, la respuesta se reduce a la complejidad. (Un blog anterior de mi colega Basil Faruqui explicó por qué DataOps están importante; este continúa centrándose en lo que están necesario para Haz funcionara.)
Las organizaciones ahora dependen de más fuentes de datos que nunca, junto con la infraestructura tecnológica para adquirir, procesar, analizar, comunicar y almacenar esos datos. La complejidad de crear, gestionar y asegurar la calidad de una única carga de trabajo aumenta exponencialmente a medida que se son añadido más fuentes de datos, consumidores y destinos —nube, On-premises, dispositivos móviles y otros endpoints. El IDC InfoBrief identificó la complejidad de integración como el principal obstáculo para operacionalizar y escalar DataOps y la orquestación de pipelines de datos. Otros obstáculos incluyen la falta de habilidades internas y tiempo para resolver los problemas de orquestación de datos, así como la dificultad para usar las herramientas disponibles. Para cargas de trabajo complejas, esto significa que las organizaciones no pueden automatizar completamente la planificación, programación, ejecución y seguimiento de los flujos de datos: se forman lagunas , se producen retrasos y se Obtén decisiones sobre datos incompletos o obsoletos.
¿Cómo resuelve la orquestación la complejidad de DataOps?
La orquestación —y más concretamente, la automatización de la orquestación— están esenciales para reducir la complejidad y permitir escalabilidad de formas que el scripting y las soluciones manuales no pueden. La visibilidad de procesos, las capacidades de autorreparación y las herramientas fáciles de usar Haz que incluso entornos complejos sean manejables. Como señala IDC en su InfoBrief: "Utilizar una plataforma de orquestación consistente entre aplicaciones, análisis y data Pipelines acelera la ejecución de procesos empresariales de extremo a extremo y mejora el tiempo hasta la finalización."
¿Qué capacidades requiere una orquestación eficaz de DataOps ?
La funcionalidad más importante necesaria para Lograr la orquestación de la tubería de datos incluye:
- Conectores integrados y soporte de integración para una amplia variedad de fuentes de datos y entornos
- Un enfoque como código para que la automatización de flujos de trabajo pueda integrarse directamente en los Pipelines de despliegue
- Visibilidad completa del flujo de trabajo a lo largo de una pila tecnológica altamente diversa
- Identificación y remediación de problemas nativos para detectar y resolver fallos antes de que se propaguen aguas abajo
Herramientas específicas para un único producto, entorno de desarrollo o plataforma hiperescalable pueden proporcionar parte de esta funcionalidad, pero normalmente no pueden cubrir todos los sistemas que un flujo de trabajo puede tocar. Esa es una de las principales razones por las que tantos profesionales de DataOps informan que la complejidad de las herramientas dificulta su progreso.
¿Cómo Control-M Permite la orquestación de DataOps a gran escala?
Control-M simplifica la orquestación de DataOps al trabajar y automatizar todos los elementos de la tubería de datos, incluyendo extracción, transformación, carga (ETL), transferencia de archivos y flujos de trabajo descendentes. Control-M soporta la orquestación de canalización de datos específicamente porque:
- Control-M elimina la necesidad de utilizar múltiples sistemas de transferencia de archivos y planificadores
- Control-M gestiona automáticamente las dependencias entre fuentes y sistemas, proporcionando controles de calidad y notificaciones que evitan que los retrasos se conviertan en fallos posteriores
Los usuarios de Control-M describen directamente el impacto práctico. Un profesional de una empresa sanitaria explicó: "Control-M también ha ayudado a Haz más fácil Crea, integración y automatiza Pipelines de datos entre tecnologías On-premises y en la nube. Esto se debe a la capacidad de orquestar entre flujos de trabajo que se ejecutan en la nube y flujos de son que se ejecutan en las instalaciones. Nos da la capacidad de tener flujos de trabajo de extremo a extremo, sin importar dónde se ejecuten." Railinc describió el reto de gestión de dependencias que resuelve Control-M: "El orden en que introducimos datos e integramos están clave. Si tuviéramos que orquestar las interdependencias sin una herramienta como Control-M, tendríamos que hacer mucho trabajo personalizado, mucha gestión. Control-M se asegura de que las aplicaciones tengan todos los datos que necesitan." Ve aquí el caso completo de Railinc. El IDC InfoBrief encontró que las organizaciones que destacan en la orquestación DataOps superan a las que no lo hacen en múltiples dimensiones, incluyendo cumplimiento, rapidez de toma de decisiones, tiempo de innovación y ahorro de costes. ¿Puedes te lograr resultados similares? Explora la plataforma de orquestación de flujos de trabajo DataOps que utilizan las principales organizaciones del sector para Reduce la complejidad, cumplir con los SLA y escalar los Pipelines de datos de forma fiable en entornos híbridos.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la orquestación DataOps? La orquestación DataOps está la coordinación y gestión automatizada de flujos de trabajo de datos a través de múltiples fuentes, sistemas y destinos. Garantiza que los datos se muevan de forma fiable a través de la pipeline—desde la ingesta hasta el procesamiento y la entrega—sin intervención manual, reduciendo retrasos y mejorando la calidad de los datos a gran escala. ¿En qué están la orquestación de DataOps diferente de la programación básica de trabajos? La programación de tareas activa tareas individuales en tiempos determinados. La orquestación de DataOps gestiona todo el flujo de trabajo de extremo a extremo: coordina las dependencias entre tareas, gestiona fallos, monitoriza la calidad y se adapta a toda la cadena de datos. La orquestación está continua y condicional; la programación está en un momento puntual. ¿Por qué es la complejidad de integración el principal obstáculo para escalar DataOps? Los entornos de datos modernos abarcan decenas de fuentes, sistemas en la nube y On-premises, y diversos endpoints. Gestionar dependencias, horarios y controles de calidad manualmente en ese entorno no escala. La complejidad de la integración se acumula con cada nueva fuente añadida, haciendo de la automatización la única vía viable para operacionalizar DataOps. ¿Cuál es el impacto empresarial de mejorar la orquestación de DataOps? Según una investigación de IDC patrocinada por BMC, las organizaciones que destacan en la orquestación de DataOps Ve ventajas medibles frente a aquellas que no lo hacen, incluyendo mejoras en el cumplimiento, la rapidez de toma de decisiones, el tiempo de innovación y la reducción de costes. ¿Qué deberían buscar las organizaciones en una plataforma de orquestación DataOps ? Las capacidades clave incluyen un amplio soporte de conectores en diversas fuentes de datos, un enfoque de automatización de flujos de trabajo como código para la integración CI/CD, visibilidad de pipeline de extremo a extremo y auto-reparación nativa para la recuperación de errores. Una única plataforma que cubra todos los sistemas del flujo de trabajo—en lugar de herramientas aisladas—es fundamental para reducir la complejidad de herramientas que la mayoría de los equipos de DataOps citan como un obstáculo principal. Las opiniones expresadas en esta publicación son del autor y no reflejan necesariamente la posición oficial de BMC.
Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.